草稿纸----记录一些问题

网络访问故障与IP解析问题
本文描述了两起网络连接问题:一是2021年9月29日晚上实验室计算机能上网但无法访问资源,显示IP为10.10.220.10;二是2021年10月4日早上手机无法上网,IP显示为10.10.x.x。通过tracert命令追踪到www.baidu.com的路由,途中出现多个请求超时,表明网络连接存在断点或配置问题。

2021年9月29日 周三 晚上7:00
实验室的计算机连上网,但是无法访问资源,这是为什么?当时的IP地址显示10.10.220.10
2021年10月4日 周一 早上8:00
手机上不了网络,IP地址显示10.10.x.x,这是为什么?

C:\Users\Dell>tracert www.baidu.com

通过最多 30 个跃点跟踪
到 www.a.shifen.com [180.101.49.12] 的路由:

  1    <1 毫秒   <1 毫秒   <1 毫秒 192.168.1.1
  2     1 ms     1 ms     1 ms  10.0.3.254
  3     2 ms     1 ms     1 ms  172.17.0.13
  4     *        *        *     请求超时。
  5     6 ms     2 ms     5 ms  218.92.23.97
  6     2 ms     1 ms     2 ms  61.177.168.217
  7     1 ms     1 ms     1 ms  61.155.73.41
  8     7 ms     7 ms     7 ms  61.177.168.253
  9    10 ms     *       10 ms  58.213.94.114
 10     *        *        *     请求超时。
 11     9 ms     9 ms     9 ms  58.213.96.78
 12     *        *        *     请求超时。
 13     *        *        *     请求超时。
 14     *        *        *     请求超时。
 15     *        *        *     请求超时。
 16    10 ms    10 ms    10 ms  180.101.49.12
本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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